Tendency tracker : análisis de tendencias en redes sociales

El análisis de tendencias y en análisis de sentimientos son temas que han cogido gran popularidad en los últimos años debido al gran recurso que representan las redes sociales como fuente de información. Por esta razón, en este documento se utilizan 3 técnicas del estado del arte para la tarea de identificación de tendencias en donde se obtiene que la implementación de LDA del paquete Gensim aplicada a textos normalizados es la que obtiene mejores resultados. Además, se implementaron 3 enfoques distintos para el análisis de sentimiento, en donde se destaca el enfoque de deep learning con incrustaciones de palabras locales con una precisión de 66.64%, muy por encima de los enfoques basado en lexicones y machine learning. Adicionalmente, se compararon los resultados del modelo de deep learning con incrustación de palabras locales versus con uno que tuviera incrustaciones de palabras genéricas como lo sería el de Wikipedia, obteniendo unos mejores resultados respecto a este último.

• Autores: Garcia Pachon, Johan Ferney; Vanegas Ramirez, David Felipe; Cruz Gutierrez, Camilo Eduardo
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/58430
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/58430
• Palabra clave: Análisis de sentimiento; Procesamiento de lenguaje natural; Incrustaciones de palabras; Modelamiento de tópicos; Sentiment analysis; Natural language processing; Word embeddings; Topic modelling; Ingeniería de sistemas - Tesis y disertaciones académicas; Procesamiento de textos (Computadores electrónicos); Desarrollo de software; Análisis de datos
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional